InSAR干涉相位图生成的图像配准自补偿方法

提出了一种基于局域斜平面地形模型的联合子空间投影方法来估计陡峭地形的InSAR干涉相位．该方法能够充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息，并且利用包含干涉相位的信号子空间的所有基矢量向噪声子空间投影来估计干涉相位，该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能，因而可以在SAR图像配准精度很差（可以允许达到一个分辨单元）的条件下准确地估计相应像素问的干涉相位．实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性．     

一个渐近最优的非参数自适应控制器

对一类具有未知非参数非线性结构的离散时间随机控制系统，利用核估计方法和载尾的必然等价原则，设计了一个非参数自适应控制器，并且证明了在不必人为地引进外部激励的情形下，收这个控制器所决定的闭环系统不但是全局稳定的而且是渐近最优的。     

机载雷达Doppler分布式杂波模型及参数估计

针对机载雷达平台运动造成的杂波谱中心偏移和展宽, 提出一种Doppler分布式杂波(DDC)模型在时域描述杂波协方差矩阵. 并基于该参数化模型, 研究了最大似然、加权子空间匹配等超分辨率方法在杂波Doppler参数估计中的应用, 取得了明显优于传统方法的性能. 理论推导和实际数据处理结果也验证了模型的正确性及参数估计方法的有效性.     

随机非线性系统的最小阶状态观测器及输出反馈镇定控制设计

对一类具有不可观测状态、未建模动态特性和随机干扰的单输入多输出随机非线性系统, 给出了最小阶状态观测器和输出反馈镇定控制器的设计方法. 基于所设计的最小阶状态观测器, 给出了系统全部状态的估计, 分析了状态估计误差的收敛性. 进一步, 结合Back-Stepping法, 构造性地设计出了输出反馈镇定控制, 给出了闭环系统全局渐近稳定和概率意义下有界稳定的充分条件.     

均匀线阵互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦自校正

阵元互耦的存在会使大多数高分辨DOA(direction-of-arrival)估计算法的性能恶化. 利用均匀线阵互耦矩阵的对称Toeplitz性和带状特性, 基于子空间原理, 提出了一种互耦条件下的鲁棒DOA估计及互耦校正算法. 算法的方位估计不需要阵列互耦的任何信息, 估计精度高、分辨力强; 另外, 算法在方位估计的同时, 还可以精确地估计出均匀线阵的互耦系数, 从而实现阵列互耦的自校正. 算法的运算量小, 方位与互耦系数的估计均不涉及高维的非线性优化搜索, 只需一维搜索或多项式求根. 对算法参数估计的统计一致性、统计有效性和模糊性进行了分析讨论, 并用Monte Carlo仿真实验验证了该理论分析的正确性和算法的有效性.     

高分辨雷达距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器

本文提出了一种非高斯杂波中的距离-多普勒扩展目标广义自适应子空间检测器(RDST-GASD).采用了频率-慢时间子空间模型来描述宽带雷达回波信号序列.杂波的统计模型采用球不变随机向量描述,各距离单元内的杂波具有相同的归一化协方差矩阵和不同的功率(非均匀),并且假设可以得到只含有杂波的参考单元的数据以估计杂波的协方差矩阵.通过理论分析证明了RDST-GASD对杂波的功率和协方差矩阵都具有恒虚警的性质.对于宽带雷达,在相参处理时间内,目标回波通常存在越距离单元走动,RDST-GASD进行了距离对齐处理,从而实现了有效的相参积累,提高了检测性能.     

一种基于谱相减法的声信号时延估计

利用信号增强算法，结合广义互相关时延估计原理，提出一种声信号时延估计算法。在噪声背景下先采用谱相减法从带噪信号中估计出原始声信号，提高信噪比，利用四元立体传声器阵列和广义互相关算法原理，对相关数据进行加权处理得到较高精度的时廷估计值。该算法可以有效抑制空间加性噪声，得到有效声信号准确的时延估计。实验仿真结果表明了该算法的可行性，在信噪比较低的情况下，与单一使用广义互相关函数相比，极大地提高了时延估计算法的准确程度。     

基于零和微分博弈的航天器相对位置容错控制

针对带有执行器偏置故障和失效故障的航天器相对位置控制系统,本文提出了一种基于零和微分博弈的最优容错控制方法.首先,利用线性二次调节设计反馈控制器以保证无故障时系统的渐近稳定性能;其次,将航天器相对位置容错控制问题转换为零和微分博弈问题,结合Hamilton-Jacobi-Issac (HJI)方程和极小极大原则设计最优控制律;最后,利用自适应动态规划方法设计评判网络对最优性能函数进行估计,构成自适应控制信号,保证了系统稳定性和状态最终一致有界.仿真结果表明了本文设计的容错控制律的有效性.     

欠定情形下语音信号盲分离的时域检索平均法

探讨欠定情形（即观察信号的个数少于源信号个数）下的盲信号分离,提出一种新的方法,即时域检索平均法（SAMTD）,该方法可解决目前在频域中难以处理的一类问题,它利用一类语音信号在时域中的稀疏持续性,回避像K均值聚类或势函数等常用统计聚类方法.为估计混叠矩阵,它剔除那些不与基矢量共向或反向的数据样本,以提高其估计的准确性.在源信号的恢复上,提出了一个超完备线性几何ICA改进算法.几个语音信号实验的仿真数据展示了所提方法的性能和实用性.     

基于模糊神经网络的图像恢复技术

通过分别引入输入与输出空间的合理剖分,定义了一种新的模糊神经网络(FNN), 即选择型FNN, 该系统是一种多层前向网络, 在最大模意义下构成一类函数泛逼近器.基于一组具有实际意义的模糊推理规则, 得出了一个简单实用的推理型FNN. 利用选择型FNN与推理型FNN的有机结合, 得到FNN滤波器, 它不仅结构简单, 易于设计参数学习算法, 而且能同时有效去除图像信号中的脉冲噪声和保持图像结构. 实验结果表明, 与其他滤波器(如:中值滤波, 自适应加权模糊平均(AWFM)滤波等)相比, FNN滤波器在去除各种噪声, 保持图像未污染部分结构等方面性能卓越     

太阳能驱动热电子-热辐射耦合器件的优化性能

基于真空热电子和热辐射器件模型,构建一类太阳能驱动热电子-热辐射耦合器件的理论模型.应用有限时间热力学、热电子发射和普朗克辐射理论,导出耦合器件的热平衡方程和能量转换效率表达式.首先,讨论热电子器件短路、热辐射器件开路、两子器件串联时的热学和电学性能,分析系统在最大效率时的参数特性.其次,确定两子器件独立运行时的系统最大效率和优化条件,揭示阳极板功函数、聚光器的聚光因子和光学效率对优化性能的影响.研究结果表明耦合系统在两子器件独立产生电能时的性能最优,可为聚光太阳能驱动热电转换系统的设计提供理论指导.     

多小波空间的一般取样定理

单小波情形下正交尺度函数φ (t)可以实现精确的A/D(analogue/digital)和D/A当且仅当φ (t)是cardinal的, 在多小波情形下则不然, 即使φ (t)没有cardinal特性, 仍可能实现精确的A/D和D/A, 这说明了Selesnick的多小波取样定理的不足. 利用Zak变换将Walter取样定理推广至多小波子空间, 给出了一类多小波子空间的取样定理, 使得现有的一大类具有给定特性(正交性、紧支性、对称性、高的逼近阶、平衡性等)的多小波子空间的任一函数可以实现精确重构. Selesnick的具有插值特性的多小波子空间的取样定理只是所给定理的特例. 并且该取样定理适于非正交的或具有对称性的多尺度函数和多小波.     

多通道雷达天线阵列的设计理论与算法

多通道雷达天线阵列的设计,尤其是MIMO雷达阵列的设计是一个全新的研究内容,涉及MIMO雷达的目标回波空间分集实现、空间采样能力,由此影响目标参数估计、DOA和雷达成像性能.论文从目标散射模型、收发信号模型出发,提出了基于空间卷积理论的MIMO雷达天线阵设计方法与算法,着重分析和介绍了收发复用线性阵情况下的MIMO雷达阵列设计算法,给出了并证明了其等效接收阵列存在的充要条件,在此基础上,论文以目标成像的空间采样和DOA估计性能为例,给出了典型的空间采样模型,对于空间卷积不存在解析解的空间采样模型,也给出了逼近算法.     

分布式MIMO-OFDM系统训练序列设计及时频同步方案

在分布式MIMO-OFDM系统中,不同收发天线对之间信号的时间延迟和频率偏移均不相同,因而同时估计各个收发天线对之间的定时和频率偏移是分布式MIMO-OFDM系统同步最具挑战性的部分之一.本文通过在时域对各发射天线的本原训练序列用具有良好互相关的伪随机序列加权,提出了一种适用于分布式MIMO-OFDM系统时频同步的新的训练序列及相应的时频同步方案.它首先利用伪随机加权序列的良好自相关和互相关性特性以及本原训练序列的分段共轭对称性估计各收发天线对之间的定时偏移,然后利用本原训练序列中的重复短序列进行迭代频率偏移估计.理论分析与仿真结果表明,相比传统方案,该方案不仅能够更好地估计出所有收发天线对之间的定时偏移,而且还能够同时估计出所有收发天线对之间的频率偏移.     

机器人的鲁棒控制

主要研究了机器人系统的鲁棒控制。介绍了机器人的鲁棒控制模型后，利用最优控制问题求解鲁棒控制，这种方法降低的构造Liapunov函数的难度。只需要求解一个代数的黎卡提方程，便可得到最优控制器，而且证明了这个最优控制器也是鲁棒控制器。但又由于基于这种方法得到的控制器较复杂而难以实现，而且能得到渐近稳定的定性结果，而不能得到其平衡点的衰减速率以及平衡点的吸引域的估计。因此在本文的第三部分中应用了算子非线性测废理论。基于非线性测度方法求解的鲁棒控制器，不仅简单易求，而且克服了压缩映像原理估计压缩常数的困难，在得到系统渐近稳定性的同时得到了系统平衡点的衰减速度和吸引域的估计。最后给出了两关节机器人鲁棒控制的的实例。由于控制器设计与f（X）无关，相关结果会比较保守，可为相关设计研究提供一些参考。     

未知信源数的宽带信号源二维空间谱估计

目前存在的宽带信号波达方向估计方法仅限于估计已知信源数的信号方位角。Ｐａｄｍｉｎｉ等人最近指出，圆阵在估计宽带源的ＤＯＡ时具有和很多优良特性，采用具有延迟抽头的圆阵实现了宽带信号２－Ｄ空间谱估计，并将Ｃｈｏｉ等人针对未知信源数的窄带信号提出的扩展ＭＵＳＩＣ方法，扩展用于宽带源的ＤＯＡ估计，分析及仿真表明，该方法尤其适合宽阵列信息处理，且采用大孔径圆阵可显著提高估计的分辨性能和稳健性。     

分布式驱动HEV自适应无迹卡尔曼车速估计

针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法.首先,建立了四驱混合动力汽车动力系统及动力学模型,其包括驱动系统模型、7自由度车辆动力学模型和Burckhardt轮胎模型.其次,考虑模型的时变及强非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法设计了主/子滤波器.一方面通过对量测噪声的自适应,改善了UKF算法量对量测信号干扰的鲁棒性;另一方面将主/子滤波器结果进行融合,并用融合后结果重置了各滤波器,提高了车速估计精度.最后,搭建了四驱混合动力汽车Carsim-Simulink联合离线仿真平台和硬件在环仿真试验平台,分别开展了双纽线、低速双移线两种驱动工况的离线仿真和硬件在环仿真试验.试验结果表明,所提出的分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法不仅估计精度较高,而且也有着较强的自适应性和鲁棒性能.     

一类非线性回归模型的曲率降低问题

对于相当一般的一类非线性回归模型，从理论上证明了存在一种通过增加观测点降低非线性模型曲率的方法，使非线性模型有可能渐近于线性模型，这一结论对于实际应用具有重要的指导意义，并已在航天测量数据处理中取得了满意的效果。     

FM^mlet变换的子空间

研究了FM^mlet变换的子空间,结果表明,Fourier变换、短时Fourier变换、Gabor变换、小波变换、chirplet变换、FM^-1let变换、蝴蝶子空间和信号的均值等均是FM^mlet变换的子空间,因此,FM^mlet变换能更好地刻画信号中的线性和非线性时变结构成分。     

不可逆热容热电转换装置性能的优化分析

基于超级电容的古伊-查普曼-斯特恩(CGS)双电层模型,本文建立一类不可逆热容热电转换装置循环的新模型.应用热力学理论和系统的能量平衡方程,导出该热容循环的回热量、输出功率和能量效率的表达式.通过数值计算,揭示热容循环的一般性能特性,分析循环的电量比、充电截止电压、回热过程的时间、双层距离、电解液浓度等重要性能参数对热容热电转换系统优化性能的影响.对于一些给定的参数,确定系统运行于最大功率下循环的电量比、双层距离、充放电过程的温度的优化值,给出循环的一些重要性能参数的优化范围.结果表明,为了获得循环的最优性能,采用CGS模型除了对充放电过程的温度和循环的电量比进行优化外,还可对电容的多孔电极的孔径进行优化,当充电截止电压为2 V时,优化的最大功率密度约为4.9 kW/m~2,相应的效率可达18.5%.本文所获得的结果可为实际热容热电转换装置优化设计和运行提供理论依据.